$AMD cho rằng kiến trúc bộ nhớ hợp nhất (UMA) ngày càng trở nên quan trọng đối với máy tính AI, trạm làm việc và các nền tảng hiệu suất cao trong tương lai

Ý tưởng là CPU, GPU và bộ nhớ chia sẻ một hồ chứa bộ nhớ lớn thay vì tách riêng RAM hệ thống khỏi VRAM của GPU. Điều này giúp các tác vụ AI vì các mô hình lớn cần nhiều bộ nhớ truy cập được
David McAfee, Phó Chủ tịch & Giám đốc điều hành của Ryzen CPU và Radeon Graphics, nói:
"Với Strix Halo, cùng $NVDA tham gia vào lĩnh vực này nữa, sẽ có rất nhiều sự chú ý vào các hệ thống UMA, và vào việc xác định kiến trúc phù hợp cho những gì các hệ thống UMA này có thể làm được."
"Đây là một khối lượng công việc hoàn toàn mới, một không gian tính toán hoàn toàn mới mà chúng tôi đang giải quyết, và tôi nghĩ nó sẽ định hình nhiều thứ xung quanh các lựa chọn sản phẩm, các sản phẩm lộ trình, và các tùy chọn triển khai của chúng tôi."
"Những gì NVIDIA đã làm với các thông báo của họ là một sự chứng thực cho kiến trúc đó." "Sự xuất hiện của tính toán có chủ đích và việc chạy các mô hình siêu lớn nhờ vào hồ bộ nhớ hợp nhất của các hệ thống này là một giá trị vô cùng độc đáo."
Kiến trúc bộ nhớ hợp nhất đang nhanh chóng trở thành một trụ cột nền tảng của tính toán thế hệ tiếp theo
Với AI có chủ đích thúc đẩy nhu cầu về các hồ bộ nhớ chia sẻ khổng lồ, cả AMD và NVIDIA hiện đang xác nhận phương pháp UMA
Sự tự tin của AMD trong hướng đi này, được thể hiện qua Strix Halo và dự kiến dòng Ryzen AI MAX 400, cho thấy chúng ta vẫn đang ở giai đoạn đầu của xu hướng này
Khi các hệ thống hợp nhất làm mờ ranh giới giữa CPU, GPU và bộ nhớ, chúng có thể mở khóa các mức độ hiệu suất, hiệu quả và khả năng mới, không chỉ cho các tác vụ AI, mà còn có thể cho chơi game và máy tính để bàn cao cấp nữa